0G Labs heeft zojuist iets gedaan dat de AI-wereld behoorlijk heeft geschokt — onder een "normale netwerksnelheid van slechts 1Gbps", ja, zelfs met de snelheid van jouw kantoor-WiFi, is het gelukt om 's werelds eerste gedistribueerde LLM-model met 100 miljard parameters te trainen. Dit zou de industrie van AI kunnen ontwrichten: AI-training is vanaf nu niet langer exclusief voor de "supercomputerclub". Nu kunnen ook kleine en middelgrote bedrijven, start-up teams en zelfs universitaire laboratoria met hun eigen apparatuur deelnemen aan de training. De sleuteltechnologie hierachter heet DiLoCoX (low-communication training framework), met als kernidee: door "communicatietraagheidstolerantie", "adaptieve gradientcompressie" en "pipeline-parallelisme" wordt de training van grote modellen, die oorspronkelijk extreem afhankelijk was van bandbreedte en hardware, veranderd in een gedistribueerde taak die ook op een "normaal netwerk" kan draaien. De trainingssnelheid is met 300 keer verhoogd, en de infrastructuurkosten zijn met 95% verlaagd. Het belangrijkste is dat deze set-up van 0G volledig gedecentraliseerd is. Het is niet afhankelijk van enige enkele grote speler, heeft geen toestemming van cloudleveranciers nodig, zolang je verbinding maakt met het netwerk, kan iedereen een AI-trainingsnode worden. Gegevens worden altijd lokaal opgeslagen, en model-synchronisatie is volledig transparant in de keten. Om deze transformatie te realiseren, werkt 0G Labs samen met bedrijven, operators en ontwikkelaars over de hele wereld om een "gedecentraliseerd AI-trainingsnetwerk" op te bouwen. De spelregels van AI-rekenkracht zijn afhankelijk van gecentraliseerde giganten, @0G_labs is bezig deze te herschrijven. @0g_CN @Galxe #Starboard #0G #Yaps #KaitoAI @KaitoAI